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	<title>堆内存:大小和交换 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic</title>
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                            <div style="color:gray; word-break: break-all; font-size:12px;">原文地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/heap-sizing.html" rel="nofollow">https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/heap-sizing.html</a>, 版权归 www.elastic.co 所有<br/>
                            英文版地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/heap-sizing.html" rel="nofollow">https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/heap-sizing.html</a>
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</div>
<div class="section">
<div class="titlepage"><div><div>
<h2 class="title">
<a id="heap-sizing"></a>堆内存:大小和交换<a class="edit_me edit_me_private" rel="nofollow" title="Editing on GitHub is available to Elastic" href="https://github.com/elasticsearch-cn/elasticsearch-definitive-guide/edit/cn/510_Deployment/50_heap.asciidoc">edit</a>
</h2>
</div></div></div>
<p>Elasticsearch 默认安装后设置的堆内存是 1 GB。对于几乎任何一个部署来说，这个数字通常都太小了。
如果你正在使用这些默认堆内存配置，您的集群很可能配置得不正确。</p>

<p>有两种方式可以修改 Elasticsearch 的堆内存大小。最简单的一个方法就是指定环境变量<code class="literal">ES_HEAP_SIZE</code>。
服务进程在启动时会读取这个变量，并相应地设置堆的大小。
比如，你可以用下面的命令设置它：</p>

<div class="pre_wrapper lang-bash">
<pre class="programlisting prettyprint lang-bash">export ES_HEAP_SIZE=10g</pre>
</div>
<p>此外，可以在启动进程时使用 JVM 标识传递堆内存大小，如果你觉得这样更简单的话：</p>
<div class="pre_wrapper lang-bash">
<pre class="programlisting prettyprint lang-bash">./bin/elasticsearch -Xmx10g -Xms10g <a id="CO301-1"></a><i class="conum" data-value="1"></i></pre>
</div>
<div class="calloutlist">
<table border="0" summary="Callout list">
<tr>
<td align="left" valign="top" width="5%">
<p><a href="#CO301-1"><i class="conum" data-value="1"></i></a></p>
</td>
<td align="left" valign="top">
<p>确保堆内存最小值(<code class="literal">Xms</code>)与最大值(<code class="literal">Xmx</code>)的大小是相同的，防止程序在运行时改变堆内存大小，
这是一个很耗系统资源的过程。</p>
</td>
</tr>
</table>
</div>
<p>通常来说，设置环境变量<code class="literal">ES_HEAP_SIZE</code>，比显式的设置<code class="literal">-Xmx -Xms</code>更好一点。</p>

<div class="section">
<div class="titlepage"><div><div>
<h3 class="title">
<a id="_把你的内存的少于一半给_lucene"></a>把你的内存的（少于）一半给 Lucene<a class="edit_me edit_me_private" rel="nofollow" title="Editing on GitHub is available to Elastic" href="https://github.com/elasticsearch-cn/elasticsearch-definitive-guide/edit/cn/510_Deployment/50_heap.asciidoc">edit</a>
</h3>
</div></div></div>
<p>一个常见的问题是给 Elasticsearch 配置的内存<em>太</em>大了。
假设你有一台 64 GB 内存的机器，天啊，你要把 64 GB 内存全都给 Elasticsearch。因为越多越好啊！</p>

<p>当然，内存对于 Elasticsearch 来说绝对是重要的，它可以被许多内存数据结构用来提供更快的操作。

但是说到这里，还有另外一个内存消耗大户<em>非堆内存 (off-heap)</em>：Lucene。</p>

<p>Lucene 被设计为可以利用操作系统底层来缓存内存数据结构。

Lucene 的段是分别存储在单个文件中的。

因为段是不可变的，这些文件也都不会变化，这是对缓存友好的，同时操作系统底层也会把这些段缓存起来，以便更快的访问。

这些段包括倒排索引(inverted index, 用于全文搜索)和 doc values (用于聚合)。
</p>

<p>Lucene 的性能取决于和操作系统的交互。

如果你把所有的内存都分配给 Elasticsearch 的堆内存，那将不会有剩余的内存给 Lucene。

这将严重地影响性能。</p>

<p>标准的建议是把可用内存的 50％ 给 Elasticsearch 的堆内存，剩下的 50％留着。它也不会被浪费，Lucene 会很乐意吃掉剩下的内存。</p>

<p>如果你不需要对 analyzed字符串 做聚合计算（例如，不需要 <a class="xref" href="aggregations-and-analysis.html" title="聚合与分析">fielddata</a> ）可以考虑降低堆内存。
堆内存越小，可以从 Elasticsearch（更快的 GC）和 Lucene（更多的内存用于缓存）获得更好的性能。</p>
</div>

<div class="section">
<div class="titlepage"><div><div>
<h3 class="title">
<a id="compressed_oops"></a>不要超过 32 GB！<a class="edit_me edit_me_private" rel="nofollow" title="Editing on GitHub is available to Elastic" href="https://github.com/elasticsearch-cn/elasticsearch-definitive-guide/edit/cn/510_Deployment/50_heap.asciidoc">edit</a>
</h3>
</div></div></div>
<p>不给 Elasticsearch 分配大量内存还有另外一个原因。

事实上，当内存小于 32 GB 时, HotSpot JVM 会采用一个对象指针压缩技巧。</p>

<p>在 Java 中，所有的对象都分配在堆上，并通过一个指针进行引用。

普通对象指针（OOP）指向这些对象，通常为 CPU <em>字长</em> 的大小：32 位或 64 位，取决于你的处理器。

指针引用的就是这个 OOP 值的确切的字节位置。</p>

<p>对于 32 位系统，意味着堆内存大小最大为 4 GB。

对于 64 位的系统，可以使用更大的内存，但是 64 位的指针意味着更大的空间浪费，因为你的指针本身大了。

比浪费空间更糟糕的是，在主内存和各级缓存（例如 LLC，L1 等）之间移动数据的时候，更大的指针会占用更多的带宽。</p>

<p>Java 使用一个叫作<a href="https://wikis.oracle.com/display/HotSpotInternals/CompressedOops" class="ulink" target="_top">压缩指针（compressed oops）</a>的技术来解决这个问题。

指针不再指向对象在内存中的确切位置，而是表示 <em>偏移量</em> 。

这意味着 32 位的指针可以引用 40 亿个 <em>对象</em> ，而不是 40 亿个字节。

最终，这意为着堆内存可以增长到 32 GB 的物理大小，但仍然用的是 32 位的指针。</p>

<p>一旦越过那个神奇的 ~32 GB 的边界，指针就会切回普通的对象指针。

每个对象的指针都变长了，就会使用更多的 CPU 内存带宽，也就是说你实际上失去了更多的内存。

事实上，当堆内存到达 40–50 GB 的时候，有效内存才相当于使用内存对象指针压缩技术时候的 32 GB 内存。</p>

<p>这个故事的寓意是：即便你有足够的内存，也尽量不要超过 32 GB。因为它浪费了内存，降低了 CPU 的性能，还要让 GC 应对大内存。</p>
</div>

<div class="section">
<div class="titlepage"><div><div>
<h3 class="title">
<a id="_到底需要低于_32_gb多少来设置我的_jvm"></a>到底需要低于 32 GB多少，来设置我的 JVM？<a class="edit_me edit_me_private" rel="nofollow" title="Editing on GitHub is available to Elastic" href="https://github.com/elasticsearch-cn/elasticsearch-definitive-guide/edit/cn/510_Deployment/50_heap.asciidoc">edit</a>
</h3>
</div></div></div>
<p>遗憾的是，这要看情况。

确切的划分要根据 JVM 和 平台(操作系统)而定。

如果你想安全的使用它，那么将堆内存设置为<code class="literal">31 GB</code>可能是安全的。

另外，你可以在你的 JVM 设置里添加 <code class="literal">-XX:+PrintFlagsFinal</code> 用来验证 <code class="literal">JVM</code> 的临界值，
并且检查 UseCompressedOops 的值是否为 true。

这将让您找到你的平台和 JVM 的确切的临界值。</p>

<p>例如，我们在一台安装  Java 1.7 的 MacOSX 上测试，可以看到指针压缩在被禁用之前，最大堆内存大约是在 32600 mb（~31.83 gb）：</p>

<div class="pre_wrapper lang-bash">
<pre class="programlisting prettyprint lang-bash">$ JAVA_HOME=`/usr/libexec/java_home -v 1.7` java -Xmx32600m -XX:+PrintFlagsFinal 2&gt; /dev/null | grep UseCompressedOops
     bool UseCompressedOops   := true
$ JAVA_HOME=`/usr/libexec/java_home -v 1.7` java -Xmx32766m -XX:+PrintFlagsFinal 2&gt; /dev/null | grep UseCompressedOops
     bool UseCompressedOops   = false</pre>
</div>

<p>相比之下，同一台机器安装 Java 1.8，可以看到指针压缩在被禁用之前，最大堆内存大约是在 32766 mb（~31.99 gb）：</p>

<div class="pre_wrapper lang-bash">
<pre class="programlisting prettyprint lang-bash">$ JAVA_HOME=`/usr/libexec/java_home -v 1.8` java -Xmx32766m -XX:+PrintFlagsFinal 2&gt; /dev/null | grep UseCompressedOops
     bool UseCompressedOops   := true
$ JAVA_HOME=`/usr/libexec/java_home -v 1.8` java -Xmx32767m -XX:+PrintFlagsFinal 2&gt; /dev/null | grep UseCompressedOops
     bool UseCompressedOops   = false</pre>
</div>

<p>这个例子告诉我们，影响内存指针压缩使用的临界值，是会根据 JVM 的不同而变化的。

所以从其他地方获取的例子，需要谨慎使用，并确保要根据你的配置和JVM来检查系统。</p>

<p>如果使用的是  Elasticsearch v2.2.0，启动日志其实会告诉你 JVM 是否正在使用内存指针压缩。

你会看到像这样的日志消息：</p>

<div class="pre_wrapper lang-bash">
<pre class="programlisting prettyprint lang-bash">[2015-12-16 13:53:33,417][INFO ][env] [Illyana Rasputin] heap size [989.8mb], compressed ordinary object pointers [true]</pre>
</div>
<p>这表明内存指针压缩正在被使用。如果没有，日志消息会显示 <code class="literal">[false]</code> 。</p>
<div class="sidebar pagebreak-before">
<div class="titlepage"><div><div>
<p class="title"><strong>我有一个 1 TB 内存的机器！</strong></p>
</div></div></div>

<p>这个 32 GB 的分割线是非常重要的。

那如果你的机器有很大的内存怎么办呢？
一台有着 512–768 GB内存的服务器愈发常见。</p>

<p>首先，我们建议避免使用这样的高配机器（参考 <a class="xref" href="hardware.html" title="硬件">硬件</a>）。</p>

<p>但是如果你已经有了这样的机器，你有三个可选项：</p>

<div class="ulist itemizedlist">
<ul class="itemizedlist">
<li class="listitem">
你主要做全文检索吗？

考虑给 Elasticsearch 4-32 GB 的内存，让 Lucene 通过操作系统文件缓存来利用余下的内存。

那些内存都会用来缓存 段(segment)，并带来极速的全文检索。
</li>
<li class="listitem">
你要做很多的排序和聚合？

大部分的聚合计算是在数字、日期、地理点和 <code class="literal">not_analyzed(不分词)</code> 字符串上？

你很幸运，给 Elasticsearch 4-32 GB 的内存，其余的留给操作系统在内存中缓存 doc values。
</li>
<li class="listitem">
<p>
你在对 分词的(analyzed) 字符串做大量的排序和聚合（例如，标签或者 SigTerms，等等）？

不幸的是，这意味着你需要 fielddata，意味着你需要堆空间。
</p>
<p>
考虑在单个机器上运行两个或更多个节点，而不是一个超过512GB RAM 的节点。

仍然要坚持 50％ 原则。

假设你的机器有 128 GB 内存，创建两个节点，每个节点的内存略低于 32 GB。

也就是说总共不超过 64 GB 内存给了 ES 的堆内存，剩下的超过 64 GB 的内存给 Lucene。</p>

<p>如果你选择这一种，你需要配置 <code class="literal">cluster.routing.allocation.same_shard.host: true</code> 。

这可以防止主分片和副本分片存在同一个物理机上（因为这将消除副本高可用性带来的好处）。</p>

</li>
</ul>
</div>

</div>
</div>

<div class="section">
<div class="titlepage"><div><div>
<h3 class="title">
<a id="_swapping_是性能的坟墓"></a>Swapping 是性能的坟墓<a class="edit_me edit_me_private" rel="nofollow" title="Editing on GitHub is available to Elastic" href="https://github.com/elasticsearch-cn/elasticsearch-definitive-guide/edit/cn/510_Deployment/50_heap.asciidoc">edit</a>
</h3>
</div></div></div>
<p>这是显而易见的，但是还是有必要说的更清楚一点：内存交换到磁盘对服务器性能来说是 <em>致命</em> 的。

想想看：一个内存操作必须能够被快速执行。</p>

<p>如果内存交换到磁盘上，一个 100 微秒的操作可能变成 10 毫秒。

现在, 再加上其他的10微秒操作的延迟。

不难看出 swapping 对于性能是多么可怕。</p>

<p>最好的办法就是在你的操作系统中完全禁用 swap。这样可以暂时禁用：</p>

<div class="pre_wrapper lang-bash">
<pre class="programlisting prettyprint lang-bash">sudo swapoff -a</pre>
</div>

<p>如果需要永久禁用，你可能需要修改<code class="literal">/etc/fstab</code>文件，具体请参考你的操作系统文档。</p>

<p>如果你并不打算完全禁用 swap，也可以选择降低<code class="literal">swappiness</code>的值。

这个值决定操作系统交换内存的频率。

这可以防止正常情况下发生交换，但仍允许操作系统在内存紧急的情况下发生交换。</p>

<p>对于大部分Linux操作系统，可以在 <code class="literal">sysctl</code> 中这样配置：</p>
<div class="pre_wrapper lang-bash">
<pre class="programlisting prettyprint lang-bash">vm.swappiness = 1 <a id="CO302-1"></a><i class="conum" data-value="1"></i></pre>
</div>
<div class="calloutlist">
<table border="0" summary="Callout list">
<tr>
<td align="left" valign="top" width="5%">
<p><a href="#CO302-1"><i class="conum" data-value="1"></i></a></p>
</td>
<td align="left" valign="top">
<p><code class="literal">swappiness</code> 设置为 <code class="literal">1</code> 比设置为 <code class="literal">0</code> 要好，因为在一些内核版本 <code class="literal">swappiness</code> 设置为 <code class="literal">0</code> 会触发系统 OOM-killer <span style="color:#666;">（注：Linux 内核的 Out of Memory（OOM）killer 机制）</span>。</p>
</td>
</tr>
</table>
</div>
<p>最后，如果上面的方法都不适用，你应该开启 <code class="literal">mlockall</code>。
它的作用就是允许 JVM 锁住其内存，防止被操作系统对其进行交换。在配置文件 <code class="literal">elasticsearch.yml</code> 中，设置如下：</p>
<div class="pre_wrapper lang-yaml">
<pre class="programlisting prettyprint lang-yaml">bootstrap.mlockall: true</pre>
</div>
</div>

</div>
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</span>
</div>
</div>

                  <!-- end body -->
                        </div>
                        <div class="col-xs-12 col-sm-4 col-md-4" id="right_col">
                        
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </section>
        </div>
    </section>
</div>
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</body>
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